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國家能源主動配電網技術研發中心主任姜久春:鋰電池儲能系統關鍵技術
來源:全球電池網 日期:2017-12-5 作者:姜久春 點擊:

2017城市能源互聯網發展(北京)論壇暨能源互聯網示范項目建設與合作研討會于2017年12月1日在北京舉辦。

下午技術論壇環節,國家能源主動配電網技術研發中心主任姜久春發表演講,主題是:鋰電池儲能系統關鍵技術。


姜久春:

我講的是關于電池儲能,我們交大一直在做儲能方面,從電力系統、電動汽車一直到軌道交通,我們今天講的是關于電力系統應用中,我們正在做的一些事情。

我們主要研究方向:一個是​微網,一個是電池應用,在電池應用,我們最早坐的電動汽車就用到電力系統儲能。

關于電池儲能最主要的問題,第一個問題是安全;第二個是壽命、然后是高效。

儲能系統,目前首先要考慮的是安全問題,然后才是效率,堅持效率、變電器的率還有壽命,還有電池衰退之后能量利用率的問題,可能這個問題在很多時候沒有一個量化的指標來描述它,但是對儲能來說應該是非常重要。我們希望通過幾方面的事情,能夠解決安全壽命高效的問題,一個標準化儲能系統、電池狀態的梳理分析系統,儲能系統在電動車和公交系統用得非常多。

目前大家都在用的儲能系統,節點控制器和智能配電箱的使用,提升系統整體經濟性、穩定性,增強系統集成商的核心價值,可以和后端的云平臺友好接入。

這是一個集中的能源調度系統。上午已經把這個層次結構講得很清楚,我們可以通過多節點控制器實現較長時間多能儲能電站和微網協調的優化調度。

現在把它做成標準的智能配電柜,這是配電柜的基本特點,包含了各種各樣的功能,充放電的功能、自動保護還有接口的功能,這是標準的配備。

節點控制器,實現本地能量管理核心設備,主要數據采集功能,監測、儲存、執行管理策略還有上傳。這里面有一個問題,需要認真的深入研究,關于數據上傳時候數據采樣率和數據采樣的時刻的問題,這樣實行電池后臺的電池數據的分析,把電池的維護變成智能的維護,我們也在做一些工作,到底采樣數量多大,或者存儲的速度有多快,完整描述這個電池當前的狀態。

如果我開部電動車,你會發現很多電動車狀態,經常會變會跳,其實儲能,在電力系統儲能應用面臨同樣的問題,我們希望通過數據來解決。我們這里有一個BMS采樣數量到底多大才合適。

下面我講一下關于柔性儲能。單體電池,大家都說,我可以做到6千次,裝到汽車上能用到一千次,都很難講,你現在幫它做到儲能系統,號稱做到5千次,事實上利用率有多少,因為電池本身有一個大的問題,在衰退過程中電池的衰退是具有隨機性,每一支電池衰退都不一樣,帶來單體電池差異變得越來越大,不同廠家電池衰退的變化不一致性也不一樣,這組電池到底能用多少,能量是可用的,這是需要仔細分析的一個問題。像目前電動汽車上來用的時候,從10到90%在用,衰退到一定程度只能用60%70%,對儲能就提出大的挑戰。

我們能不能按照衰退的規律進行分組來用,做一個折衷,到底選多大合適得到更好的表現,更好的效率,我們希望按照電池衰退的規律來把它分組,是20支作為一個節點是比較合適還是40支是比較合適,這里面在效率、電力電子之間做一個平衡優化。所以我們做一些關于柔性儲能,這也是我們一個項目來做這件事情。當然了,還有一個比較好的地方,可以梯次利用,我覺得梯次利用這兩年有一定的價值,但是未來是不是值得用,還要思考,充放電的效率、電池的價格一旦降下來,梯次利用有些問題。柔性成組可以解決很大的問題。另外一種高度模塊化,降低整個系統的成本。最大的一個可以提高利用率。

像汽車上用的三年之后的電池,衰退不到8%,利用率只有60%,就是它的差異造成,你做成5組利用率可以達到70%,可以提高利用率。把電池模組串在一起,也可以提高電池利用率。維護后儲能能增加33%。


看這個例子,均衡之后可以提高7%,柔性成組之后,我提高了3.5%,做均衡可以提高7%,柔性成組能帶來一個好處,實際上原因不同廠家電池衰退軌跡不一樣,你要事先知道這組電池會變成什么樣或者參數分布是個什么樣,然后你再有針對性做一個優化。

這是采用的一個方案,模塊全功率獨立電流控制,這不適合大功率的應用。

模塊的部分功率獨立電流控制,這個電路適合中高壓、重復利用。這是MMC電池儲能適合高壓大功率的方案。

另外關于電池狀態分析。我一直講電池容量不一致,衰退是有隨機性,電池老化不一致,容量、內阻降低很厲害,用這個參數進行表征,大家用得比較多一個是容量還有一個內阻。你要想辦法維護成一致,你需要對每個電池SOC差異進行評價,怎么樣評價這個單體的SOC,然后你才能說這個電池怎么不一致,最大功率能差多少。通過SOC對電池進行維護,單個SOC是怎么來的。現在的做法都是把BMS放在電池系統上,在線實時估計這個SOC,我們想用另外一個辦法描述它,我們希望通過運行采樣的這些數據到后臺來,我們通過后臺的數據分析電池的SOC和SOH,在這種基礎上對電池進行優化。所以我們希望通過汽車電池數據,稱不上大數據,是一個數據平臺,通過機器學習和挖掘,擴展SOH的估計模型,基于估計結果給出電池系統全充放電的管理策略。

數據上來之后,還有一個好處,我可以對電池健康狀態做一個預警。電池著火的事情還是經常發生,儲能系統必須得作為一個安全。我們希望通過后臺數據分析做一個建立實時信息和中長期的預警,找到短時間尺度和長時間尺度安全隱患在線的預警方法,最后提高整個系統的安全性和可靠性。

通過這樣,我就可以大幅度做到幾方面,一個提高系統的能量利用率,第二延長電池壽命,第三保證安全,這個儲能系統才能可靠的工作。

到底需要多少數據傳上來才能滿足我這個要求,我需要找到最小的極滿足電池運行狀態,這些數據可以支撐后邊的分析,數據也不能太大,大量的發數據,實際上對整個網絡也很大一個負載。幾十個毫秒,你采每一支電池的電壓、電流,你傳到后臺這是不可實現的,我們現在找到了一個辦法,我們可以告訴你,應該是多大采樣頻率,你需要傳哪些特征數據,我們把這些數據做一個簡單的壓縮,就傳到網絡,電池曲線參數一個毫秒,足以滿足電池評估的需要,我們數據記錄非常非常少。

最后一個,我們說BMS,儲能的成本比電池的成本變得更為重要。你如果把所有的功能都加到BMS,這個BMS成本你是降不下去,我們既然數據可以送上來,后邊可以有一個強大的分析平臺,我前面就可以簡化,前面只有數據采樣或者簡單保護,做一個非常簡單的一個SOC計算,其它數據都由后臺發上來,這就是我們現在在做的,整個狀態估算和下邊BMS的采樣,我們經過儲能節點控制器,最后傳到網絡上,儲能節點控制器會有一定的算法,下邊這個基本就是檢測和均衡。最終的運算是在后臺網絡來運算。這是整個系統架構。

我們看一下最底層變爹有效簡單,就是均衡,低壓采集和均衡采集到電流采集。儲能節點控制器告訴下邊怎么處理,包括SOC在這兒進行一次,后臺再進行一次工作。這是我們已經在做的智能傳感器,電池管理單元、智能節點控制器,就把儲能那塊成本大幅度下降。

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